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基于BP神经网络的Fe基合金粉末喷涂工艺参数优化
基于BP神经网络的Fe基合金粉末喷涂工艺参数优化
作者:
刘明
杨振凯
王晶晨
王海军
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
超音速等离子喷涂
Fe基合金粉
BP神经网络
非线性拟合
输出预测
参数优化
摘要:
目的:基于BP神经网络具有自学习、自训练和输出预测的功能,将其应用于热喷涂过程中的参数优化问题。方法依托高效能超音速等离子喷涂系统实验平台,以Fe基合金粉末为喷涂材料,将等离子喷涂中的主气流量、电功率和喷涂距离作为模型输入,涂层沉积速率和硬度作为模型输出,不断调整隐含层节点个数,最终建立3-7-2网络结构的BP神经网络以优化工艺参数。利用优化出的工艺参数制备Fe基合金涂层,测试其性能,并计算误差。结果神经网络优化出的最优喷涂工艺参数为:主气流量96 L/min,电功率56 kW,喷涂距离95 mm。采用该工艺参数制备涂层,涂层增厚实测平均值为360μm,硬度为672 HV0.3,而模型的预测值分别为332μm和611 HV0.3,与预测值的相对误差分别为7.8%和9.1%。结论 BP神经网络对等离子喷涂参数优化问题的拟合精度比较高,误差在可以接受的范围之内。将BP神经网络运用于热喷涂工艺参数的优化具有科学性和可操作性。
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文献信息
篇名
基于BP神经网络的Fe基合金粉末喷涂工艺参数优化
来源期刊
表面技术
学科
工学
关键词
超音速等离子喷涂
Fe基合金粉
BP神经网络
非线性拟合
输出预测
参数优化
年,卷(期)
2015,(9)
所属期刊栏目
膜层技术 Coating Technology
研究方向
页码范围
1-6
页数
6页
分类号
TG174.442|TP391.9
字数
3363字
语种
中文
DOI
10.16490/j.cnki.issn.1001-3660.2015.09.001
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
王海军
47
591
13.0
21.0
2
刘明
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170
8.0
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3
王晶晨
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3.0
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杨振凯
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引证文献(1)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
超音速等离子喷涂
Fe基合金粉
BP神经网络
非线性拟合
输出预测
参数优化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
表面技术
主办单位:
中国兵器工业第五九研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1001-3660
CN:
50-1083/TG
开本:
16开
出版地:
重庆市2331信箱(重庆市九龙破区石桥铺渝州路33号)
邮发代号:
78-31
创刊时间:
1972
语种:
chi
出版文献量(篇)
5547
总下载数(次)
30
总被引数(次)
34163
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